突發暴雨型滑坡泥石流地質災害格點化預警方法*

趙 放 王東法 楊 軍 陳 列 徐月飛

(1．浙江省氣象臺，浙江 杭州310017;2．臺州市氣象局，浙江椒江331002;3．衢州市氣象局，浙江 衢州324000)

0 引言

地質災害調查表明，滑坡在我國地質災害中所占比例高達51% ，而暴雨誘發的滑坡比重竟占滑坡總數的90%［1］。浙江省發生的滑坡、泥石流等斜坡地質災害以突發暴雨型為主。1996年8月1日，受9608號臺風影響，青田尾礦庫大壩沖毀，形成巨大的泥石流災害，造成近百人傷亡，并沖毀廠房、民房，損毀大量農田，直接經濟損失達3000萬元。2005年9月3日19：00—23：00，受臺風后部氣流影響臨安市西部昌化地區遭遇特大強降雨，引發多處泥石流災害，沖毀民房132間，死亡9人。2009年8月13日23：00，暴雨引發清涼峰鎮發生重大山體滑坡，造成一間3層民房被掩埋，11人死亡2人失蹤。因此，重視和加強由暴雨等氣象因素誘發的突發性地質災害的研究意義重大。造成地質災害的因素有很多，持續或急劇的降水是最主要的因素之一。目前，尚未研究出對降雨誘發滑坡泥石流進行定量預測預報的成熟方法。另外，加強災害預警信息產品開發并使之與城市網格化的管理理念相一致，也是突發公共事件預警處理網格化管理的迫切需求。

以氣象方法進行地質災害的預報國內外作了不少研究［2］，地質災害氣象等級預報是當前常用的一種方法，以短期預報為主。主要是采用基于統計資料的臨界雨量閾值判別法，來獲取滑坡、泥石流等發生的指標。如殷坤龍等［3］指出降雨量的閾值受地區、滑坡類型等影響十分明顯，滑坡發生的概率和滑坡數量不僅與降雨量的大小成正相關關系，而且與滑坡發生的當天降雨及前期降雨特征關系密切。根據單九生等［4］對誘發江西滑坡的降水特征的統計分析，王錫穩等［5］對隴南“5·31”特大泥石流災害的成因分析，馬力等［6］對重慶市山體滑坡氣象條件等級預報的研究，以及杜惠良等［7］針對滑坡、泥石流應用MM5中尺度預報模式的應用等研究，都表明暴雨或持續性降雨是誘發山體滑坡的最主要因素，并與連續降水的累計值有關。然而，由于形成滑坡災害的因素很多，地質背景條件差異很大，它和降雨的關系十分復雜，傳統的預報方法仍然帶有很強的主觀隨意性和非客觀化的分析和預測因素。一是由于泥石流災害的發生在時空上存在明顯的不確定性，預報因素包含的地質背景條件及其機理的信息相對不足;二是常規降水的定量化預報、降水落區的精度和定位等仍有很大的偏差;三是由于地形復雜、強降水分布不均，用空間尺度較大的資料作滑坡泥石流災害的監測和預警還存在著許多困難和不足。隨著現代化氣象裝備的發展，加強以雷達、衛星、自動站等新的監測手段的應用，并結合數值預報、高分辨地理信息等技術，在傳統的氣象地質災害預測方法的基礎上，發展和完善該領域的研究與業務，建立時空更加精細的突發性的氣象災害預警方法，具有十分重要的理論意義與實用價值。

1 主要技術方法

新一代多普勒天氣雷達可以獲得高時空分辨率的降水強度信息，是監測臺風、強對流等天氣，并進行臨近預報的重要手段之一。利用雷達數字組網、自動站等監測手段，結合數值預報產品、地理信息等技術，形成連續滾動的高分辨(0．01經緯度格距)0～3 h定量降水預報，通過數字高程模型、遙感數據(地質圖、土壤圖、土地利用現狀)獲取浙江省境內地質災害易發區數據分布，在Logistic回歸模型基礎上對傳統的災害預警模型進行改進，以動態方式逐時遞進的引入前期有效累積降雨量，以網格化的處理方式，建立具有高分辨(約1 km×1 km)的強降雨誘發型滑坡、泥石流的定點定量臨近預警客觀分析方法。

1．1 浙江突發地質災害特點及易發區分布

浙江省地形復雜，島嶼眾多，地勢由西南向東北呈階梯狀傾斜。浙西南山地多千米以上山嶺，最高山峰黃茅尖海拔1929 m;中部多500 m左右的山地丘陵;東北部平原區屬長江三角洲一部分。當前，斜坡地質災害是浙江省危害最嚴重的地質災害災種，它主要發生于山地小流域中。山地斜坡地質災害是水流和巖土地質體相互作用下致使巖土體發生變形破壞、滑移、墜落或流滾而釀成的災害，崩塌、滑坡、泥石流的比例各占17%，74%，9%［1］。根據近年來的災害統計數據和浙江地質背景條件及其機理的信息［8］，按照地質災害預報5個等級的劃分標準(1級為可能性很小，2級為可能性較小，3級為可能性較大(注意級)，4級為可能性大(預警級)，5級為可能性很大(警報級))，將滑坡(泥石流)災害分布特點及對觸發因素的分析(地形(坡度和形態等))、斷裂構造及地層巖性信息，土壤濕度、土壤含水量、植被/裸露地作為輸入變量，把當前已知的并有具體發生日期和位置記載的滑坡災害點作為輸出變量，在GIS平臺上從數字高程模型(DEM)、遙感數據、地質圖、土壤圖、土地利用現狀圖數據庫進行調用分析，形成浙江省境內高分辨格點(1 km×1 km)的地質災害易發區分布數據(圖1)，并將其作為影響該格點上地質災害發生概率大小的因子之一。

圖1 浙江地質災害易發區分布(分辨率1 km×1 km)

1．2 資料處理與網格選取

1．2．1 雷達動態降水反演

降水因子至關重要，主要依靠雷達、自動站等資料分析獲得。根據浙江地理情況，選25°N～33°N，116°E ～124°E 所圍區域，進行資料時空同化和網格量化。網格點水平方向的經緯度分辨率為0．01°×0．01°，通過 GIS 平臺與地質災害易發區分布數據相結合，形成高密度的預警網格單元元素(約1 km ×1 km)。雷達時空和網格量化處理，以某一部雷達體掃時間所獲得的基數據為基準，截取其余雷達在6 min時間段內所生成的數據，集成為區域范圍的雷達體掃數據(理論上時間誤差小于3 min)。根據雷達的仰角、方位和斜距在雷達球坐標系中的位置，用內插方法給該網格點回波強度賦值，得到該網格點上的分析值。取笛卡爾坐標網格在垂直方向分辨率為1 km，水平方向的經緯度分辨率為0．01°×0．01°。多個雷達的資料重疊區網格單元i的反射率值的公式為：

雷達降水反演，在聚類分析的基礎上使用改進的最佳窗概率配對法計算Z-I關系中的系數A和b，實時計算基本反射率因子Z和自動站降水量I的動態關系。采用變分技術對估算的小時降水強度進行校準，并進行誤差定量分析。該方法將雨量計單點測量精度較高和雷達能測量降水時空分布的優點結合起來，可獲得比單純使用雷達作定量降水估測更為精確的結果［9］。

伴隨動態定量估測降水精確度分析，用評估因子(E)隨時進行反饋訂正：

評估因子(E)：E=QR/QG

式中，QR—雷達估測雨量(插值到站點)，QG—對應自動站雨量。

如以 2007年 10月 07日 11：00—12：00(UTC)降水過程雷達定量估測降水精確度評估因子(E)為例(圖2)。該降水過程(全省自動站≥1．0 mm降水743個)的評估因子檢驗結果分別為 0．98(≥1．0 mm)和 0．95(≥10．0 mm)。

圖2 2007年10月07日12：00(UTC)降水過程定量估測降水精確度評估因子(E)

1．2．2 3 h 定量降水預報

臨近預報正在向自動化、快速化、高時空分辨率方向發展。近年來，通過采用和引進國內外先進的技術方法和手段，浙江省的定量降水預報系統得以不斷改進，主要的方法是：1 h的降水臨近預報，用改進的交叉相關法識別和矩心跟蹤法進行回波團跟蹤外推，再根據最新時刻的雨量數據，作1 h降水估計線性外推;2～3h的降水預報：考慮到降水率變化及簡單外推會造成較大的累計誤差，采用數值模式的輸出結果對外推進行匹配和適當控制。首先，以1 h降水預報與模式預報對應的網格點的預報進行陣列式匹配分析，調整模式在降水落區上的時空差;其次，將TREC風場與相應時刻各高度層模式輸出的引導氣流進行比較，搜索出最具相關的引導氣流的空間分布，并以此引導場對1 h回波作2～3 h的外推，同時以模式物理量的輸出結果對雷達外推回波團進行強弱變化(生消)控制，進而獲得2～3 h降水預報。回波外推中，考慮到浙江經常受到臺風、東向暴雨等特有的天氣系統的影響，針對螺旋帶結構中尺度對流群既具有系統性的移向趨勢又有旋轉性的運動特點，增加了半拉格朗日訂正的算法。此外，外推中引入方向變量因子，通過判斷回波連續兩個時段內移動方向上的變化，在外推時加上旋轉修正，從而提高了帶狀結構回波移動的預報時效。經檢驗，3 h 強回波外推預報相關系數在0．4 ～0．85［10，11］。實際應用表明，上述方法極大地提高了3h定量降水的客觀預報能力，圖3為2007年10月7日21：00 1 h和3 h的降水預報與實況降水對比，降水預報與實況的疊合比較一致。

1．3 滑坡泥石流預警模型

地質災害的預報實質是對觸發條件的預報，從統計學角度出發，對其產生影響的各因子數據可以作為自變量。而災害的發生與不發生可以作為分類因變量。由于不是連續變量，線性回歸將不適用于此類自變量和因變量之間的推導關系，通常采用對數線性模型。

Logistic回歸模型是對數線性模型的一種特殊形式［12］，設P為某事發生的概率，取值范圍為［0，1］，xm為自變量，建立回歸方程：

α 為常數;βi(i=1，2，…，m) 為邏輯回歸系數。

圖3 2007年10月7日21：00短時臨近預報(1，3 h)與實況對比

強降水與地質災害等級關系，通常以“前期有效降雨量”的概念，取自當天及前幾天的逐日降雨量用于滑坡災害分析。所謂“前期有效降雨量”是指前期降雨進入巖土體并一直滯留，直至發災當天的雨量。國內外學者對此已作過相應的研究，并提出了計算進入巖土體降雨量的經驗公式：

式中：ra，當天的前期有效降雨量;k，有效雨量系數(一般取0．84);rn，前第n天的降雨量;

由此得出，當日某時刻未來3 h后激發雨量R：

R=Y3(3 h雨量預報)+R21(21 h實際累計降水量)。

各網格點上，某時刻未來3 h后實際有效累積降雨量 Y(i，j)：

通過統計浙江省1950年以來地質災害的歷史資料，確定前期有效累積降雨量和當日降雨量引發地質災害的最小降雨量界限(該界限之下未發生災害)和最大降雨量界限(該界限之上必定發生災害)，從而得到災害概率發生的回歸方程和預警指數：

W(i，j)為預警指數，N(i，j)為地質災害易發分級指數，P為發生災害概率，A，B為權重系數(對新出現的災害點通過調整該點的權重系數也可使預報模型適應其改變)。

依據上面的公式即可得到各個網格點上發生災害概率的界限和地質災害臨近預報預警指數W(i，j)，根據實時監測覆蓋全省地區水平分辨率為0．01°×0．01°經緯度格點的地質災害臨近預報預警指數W(i，j)，實現定量化分析和氣象災害等級判斷。若預測未來3 h達到臨界降雨量及出現較高的預警，則可發布格點所對應的地理位置3 h時效的地質災害的預警。

對2005—2008年期間浙江發生的降雨誘發的109個滑坡泥石流災害調查實例，應用該預報預警模型作驗證，在災害發生的地點均給出了高級別(3級以上)的預警指數，無漏報現象，3級以下的預警指數存在一定范圍的虛報(也和災情的收集不完整有關)，但從實用的角度看仍然可以起到較好的警示意義。事實上，在一般情況下由暴雨所引發的地質災害，從泥石流發生到成災過程之間還有一定的時間，最大雨強的出現到泥石流暴發有0．5～2 h的時間間隔，如避難信息能在這段時間間隔內發布，就有可能提前3～5 h采取措施，避免重大的人員傷亡和經濟損失。

2 個例應用

2009年8月13日下午，浙江省臨安清涼峰鎮出現暴雨天氣，16：00—18：00雨量達到88 mm。23：30，暴雨引發該鎮林竹村梓棚塢發生重大山體滑坡，造成了嚴重災害。圖4所示為8月13日15：00 3 h實效降雨量預報(圖4a)和網格點上地質災害預警指數(圖4b)。經檢驗，預報預警模型在災害發生的地點給出了高級別的預警，預報與實況基本吻合。

圖4 2009年8月13日15：00地質災害預報產品(黑三角符號上方格點為災害實況位置)

2010年受熱帶風暴“莫蘭蒂”以及其減弱后的低壓環流與冷空氣相結合的影響，浙江全省大部分地區普降中到大雨 。9月11日，杭州市東部早晨(05：00—07：00)出現強降雨天氣過程，主要出現在主城區、蕭山和富陽東部，全市累計面雨量35．2 mm，其中主城區81．5 mm、蕭山80．9 mm、富陽30．9 mm、桐廬19．3 mm、余杭15．3 mm。杭州市蜀山街道金西村、聞堰鎮、湘湖旅游度假區、杭州市濱江區長河街道湯家井村美女山公墓等16個地點，相繼發生了泥石流、滑坡等小面積地質災害。預報預警模型業務試運行系統，從05：00起對災害發生的地點連續給出了高級別的預警(圖略)，為氣象服務及時提供了準確的預報預警信息。

3 結語

(1)利用雷達、自動站等新的監測手段，并結合數值預報產品和地理信息等技術并結合地質背景條件，通過實現降水及實效降雨量的格點化預報，從時間和空間尺度上加密了對滑坡泥石流災害的監測和預警，使精細化到鄉、鎮的泥石流滑坡災害預警預報成為可能。

(2)最大雨強出現到泥石流暴發一般有0．5～2 h的時間間隔，從泥石流發生到成災過程之間還有一定的時間。如避難信息能在這段時間間隔內發布，就有可能提前3～5 h采取措施，避免重大的人員傷亡和經濟損失。另外，將數值預報結果與預警模型連接，即可獲得更長時效及相應分辨率格點的災害預報。

(3)雖然根據歷史資料發生災害概率的界限，實現了格點化的定量化分析，但地質災害的發生存在著許多不確定的因素，滑坡泥石流預警模型需要在今后的實際應用中不斷檢驗和優化。

［1］ 葉 勇．浙江省小流域山洪災害與預警技術研究［D］．浙江大學碩士學位論文．2008，5．

［2］ 周創兵，李典慶．暴雨誘發滑坡致災機理與減災方法研究進展［J］．地球科學進展．2009，24(5)：477-487．

［3］ 殷坤龍，張桂榮，龔日祥，等．基于Web2GIS的浙江省地質災害實時預警預報系統設計［J］．水文地質工程地質，2003，30(3)：19-22．

［4］ 單九生，魏 麗，劉修奮，等．誘發江西滑坡的降水特征分析［J］．氣象，2004，30(1)：13-15．

［5］ 王錫穩，陶建紅，馮 軍，等．隴南“5·31”特大泥石流災害成因分析［J］．氣象，2004，30(10)：43-46．

［6］ 馬 力，廖代強．重慶市山體滑坡氣象條件等級預報業務系統［J］．應用氣象學報，2003，14(1)：122-124．

［7］ 杜惠良，鈕學新，殷坤龍．浙江省滑波、泥石流氣象條件分析及其預報研究［J］．熱帶氣象學報，2005，21(6)：642-650．

［8］ 陳海燕，潘小凡，吳利紅．浙江泥石流氣象特征分析［J］．災害學，2005，20(1)：61-64．

［9］ 冀春曉，陳聯壽，徐祥德，等．多普勒雷達資料動態定量估測臺風小時降水量的研究［J］．熱帶氣象學報，2008，24(2)：147-155．

［10］ 趙 放，冀春曉，任鴻翔，等．臺風螺旋帶回波識別追蹤及結構分析技術應用［J］．浙江氣象，2008，29(1)：15-21．

［11］ 趙 放，冀春曉，任鴻翔，等．應用多普勒雷達制作近海臺風臨近預報技術研究［J］．氣象，2008，34(5)：64-74．

［12］ 李鐵鋒，叢威青．基于Logistic回歸及前期有效雨量的降雨誘發型滑坡預測方法［J］．中國地質災害與防治學報，2006，17(1)：33-35．